דיכאון 28.01.2020

התועלת הפוטנציאלית של אלקטרואנצפלוגרפיה ככלי לתכנון טיפולים תרופתיים בדיכאון

במחקר הוכח כי ניתן להעריך את תוצאות הטיפול באסיטלופרם (escitalopram) על בסיס נתוני אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) בחולי דיכאון

הנטל הבריאותי חברתי והכלכלי של דיכאון מושפע באופן משמעותי מתקופות ממושכות בהם מטופלים נמצאים בשלב של איתור הטיפול היעיל עבורם. פיתוח של כלים המנבאים באופן מהימן את תגובתו של חולה אינדיבידואלי לטיפול עשוי להפחית משמעותית את נטל התחלואה בדיכאון.

קבוצת פסיכיאטרים ומדעני מוח קנדית פרסמה לאחרונה מאמר בכתב העת המדעי המוביל JAMA המראה כיצד ניתן להעריך עד כמה ניתן לחזות במדויק את התוצאה של הטיפול באסיטלופרם (escitalopram) על בסיס נתוני אלקטרואנצפלוגרפיה (EEG) בחולי דיכאון.

מחקר פרוגנוסטי זה השתמש בסיווג מסוג support vector machineי(SVM) כדי לחזות את תוצאת הטיפול באמצעות נתונים ממחקר הקנדי הראשון ב-Biomarker in Depressionי(CAN-BIND-1).

המחקר CAN-BIND-1 כלל 180 חולים (בגילאי 18-60) שאובחנו עם הפרעת דיכאון קשה וסיימו שמונה שבועות של טיפול. מתוך קבוצה זו, 122 חולים סיפקו נתוני EEG לפני הטיפול; ל-115 היו נתונים של EEG שנרשמו לאחר השבועיים הראשונים לטיפול. כל המשתתפים סיימו שמונה שבועות של טיפול באסציטלופרם (10-20 מ"ג).

מבין 122 המשתתפים שהשלימו הקלטת EEG בסיסית (גיל ממוצע [SD],י36.3 [12.7] שנים; 76 [62.3%] נשים), המסווג הצליח לזהות מגיבים עם דיוק משוער של 79.2% (רגישות, 67.3% ; ספציפיות, 91.0%) כאשר משתמשים רק בנתוני ה-EEG הבסיסיים. עבור תת קבוצה של 115 משתתפים שסיפקו נתוני EEG נוספים לאחר שבועיים הראשונים לטיפול, השימוש בנתונים אלה הגדיל את הדיוק ל-82.4% (רגישות, 79.2%; ספציפיות, 85.5%).

ממצאים אלה מדגימים את התועלת הפוטנציאלית של EEG ככלי לתכנון טיפולים תרופתיים בדיכאון. פיתוח נוסף של כלי הסיווג המוצגים במחקר זה טומן בחובו הבטחה לזירוז החיפוש אחרי טיפול מיטבי לכל מטופל.

מקור:

Zhdanov A, Atluri S, Wong W, et al. Use of Machine Learning for Predicting Escitalopram Treatment Outcome From Electroencephalography Recordings in Adult Patients With Depression. JAMA Netw Open. 2020;3(1):e1918377. doi:https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2019.18377

נושאים קשורים:  מחקרים,  דיכאון,  SSRI,  אסציטלופרם,  EEG,  למידת מכונה
תגובות